Continuing Education Needs in Electrophysical Agents Among Physiotherapists in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine Ontario physiotherapists’ (PTs) self-identified electrophysical agent (EPA) learning needs, preferred modes of continuing education (CE), and barriers to accessing and integrating CE. Methods: A 17-21 question cross-sectional e-survey was distributed through the Ontario Physiotherapy Association and Ontario universities with physiotherapy programs. The sole inclusion criterion was registration with the College of Physiotherapists of Ontario. Data was collected with REDCap, and the Statistical Package for the Social Sciences was used to calculate frequencies and percentages. Chi-squared or Fisher’s exact tests were used for post hoc analyses. Results: The survey had 123 eligible responses. Respondents identified the most knowledge gaps with newer and specialized EPAs, and across all EPAs the most common knowledge gaps were evidence/efficacy (42%) and parameter selection (35%). Respondents identified cost and time of travel and programming as the largest CE barriers, and showed preferences for online learning. Conclusions: Interest in CE was reported for both newer EPAs (i.e. laser and shockwave) and established modalities (i.e. neuromuscular electrical stimulation and ultrasound). Ontario CE programs should prioritize parameter selection and evidence/efficacy, and be facilitated online. Ontario PTs’ area of practice should be considered as this sample found it influenced CE preferences, whereas graduation year had no influence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».